KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种简单的分类和回归算法。它通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。下面将详细介绍KNN算法的基本原理和应用。
基本原理
KNN算法的核心思想是：对于一个待分类的样本，找到与它最相似的K个邻居，然后根据这K个邻居的分类结果来进行预测。
1. 计算距离
首先，需要计算待分类样本与训练集中每个样本之间的距离。常用的距离度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离等。
2. 选择邻居
根据距离度量方法，选择距离待分类样本最近的K个邻居。
3. 预测分类
根据这K个邻居的分类结果，进行投票。如果分类结果一致，则取多数人的分类结果；如果分类结果不一致，则可以取平均值或者使用其他方法。
应用场景
KNN算法在许多领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：
- 图像识别：通过比较待识别图像与训练集中图像的距离，进行图像分类。
- 文本分类：通过比较待分类文本与训练集中文本的距离，进行文本分类。
- 推荐系统：通过比较用户的历史行为与训练集中用户的行为，进行个性化推荐。
扩展阅读
想了解更多关于KNN算法的知识？可以参考以下链接：
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以下是一些KNN算法在图像识别中的应用示例：